Deep learning-optical network routing algorithm based on wavelength continuity supervision

机译：基于波长连续性监控的深度学习 - 光学网络路由算法

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In order to reduce the blocking rate of wavelength routing DWDM optical network and improve the wavelength resource utilization, this paper proposes a deep learning optical network routing algorithm based on wavelength continuity supervision (DL-RWA). In this algorithm, wavelength continuity is taken as the key parameter, and the data set is created by supervised learning. After the deep neural network (DNN) is constructed, the data set is used to train it, and the network parameters are adjusted, so that the algorithm can select the routing and wavelength assignment (RWA) scheme with the best wavelength continuity according to the real-time situation of the dynamic network. The simulation results show that compared with the traditional KSP + FF routing algorithm, DL-RWA algorithm can effectively enhance the routing effect and improve the network environment when dealing with the long correlation traffic model (IP traffic simulation).

机译：为了降低波长路由DWDM光网络的阻塞速率并提高波长资源利用率，本文提出了一种基于波长连续性监控（DL-RWA）的深度学习光网络路由算法。在该算法中，将波长连续性作为密钥参数，并且通过监督学习创建数据集。在构造深度神经网络（DNN）之后，使用数据集用于训练它，并且调整网络参数，使得该算法可以根据根据的算法选择具有最佳波长连续性的路由和波长分配（RWA）方案。动态网络的实时情况。仿真结果表明，与传统的KSP + FF路由算法相比，DL-RWA算法可以有效地提高路由效应并在处理长相关交通模型（IP流量仿真）时改善网络环境。

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来源
《IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Industrial Design》|2021年|277-282|共6页
会议地点
作者
Xingfu Zhou; Deqiang Ding; Kan Li; Shuai Xiao; Guqing Liu; Jinzhi Ran; Qingsong Xie;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Deep learning; Heuristic algorithms; Wavelength assignment; Simulation; Supervised learning; Traffic control; Routing;

机译：深入学习;启发式算法;波长分配;模拟;监督学习;交通控制;路由;

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